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基于自适应动态规划的非线性随机系统事件触发最优控制( Event-triggered Optimal Control for Nonlinear Stochastic Systems via Adaptive Dynamic Programming )
G Zhang Q Zhu
针对非线性ITO型随机系统，研究了事件触发最优控制(ETOC)问题，并探讨了自适应动态规划(ADP)方法的实现方法。应用临界神经网络(CNN)逼近Hamilton-Jacobi-Bellman方程的值函数。此外，还提出了一种新的事件触发方案，该方案可以直接通过求解HJB方程来设计ETOC。利用Lyapunov直接方法，证明了基于ADP方法的ETOC可以保证CNN权值误差和系统状态在概率上是半全局一致最终有界(SGUUB)的。此外，给出了预定代价函数的一个上界。具体而言，目前还没有关于利用ADP方法求解非线性ITO型随机系统的ETOC的文献。这项工作是填补这一领域空白的最新尝试。最后，通过两个数值算例说明了该方法的有效性。
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